【摘 要】
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目的:基于循环一致性生成对抗网络(CycleGAN),利用非配对患者盆腔部位数据,实现MRI和CT图像之间的相互转换,并对基于该模型生成的盆腔伪CT(sCT)进行精度和剂量性能的评估。方
【机 构】
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中国科学技术大学物理学院工程与应用物理系,中国科学技术大学第一附属医院影像科,安徽大学计算机科学与技术学院,安徽医科大学人文医学院,安徽慧软科技有限公司
【基金项目】
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国家自然科学基金（11575180）;安徽省自然科学基金（1908085MA27）;安徽省重点研究与开发计划（1804a09020039）;安徽省高校自然科学研究项目（KJ2019A0240）
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目的:基于循环一致性生成对抗网络(CycleGAN),利用非配对患者盆腔部位数据,实现MRI和CT图像之间的相互转换,并对基于该模型生成的盆腔伪CT(sCT)进行精度和剂量性能的评估。方法:该CycleGAN网络包含两个生成器和两个判别器。先基于全卷积网络(FCNs)构建两个生成器,一个将2D盆腔MRI转换为2D盆腔sCT图像,另一个将CT图像转换为伪MRI(sMRI)图像。再基于FCNs构建两个判别器,用于对真实图像和生成的伪图像进行判别,提升生成图像的质量。为保证sCT图像与MRI图像的一致性,引入归
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